from zipline.api import order, symbol, record
import numpy as np

def initialize(context):
    """
    初始化波动率套利策略参数
    """
    # 策略参数
    context.vol_period = 30  # 历史波动率计算周期
    context.multiplier = 1.2  # 隐含波动率相对溢价阈值
    context.max_allocation = 0.15  # 策略最大资金分配比例
    context.asset = symbol('600519')  # 使用A股标的：贵州茅台
    
    # 风险控制参数
    context.vega_neutral = True  # 保持组合Vega中性

def handle_data(context, data):
    """
    处理每日数据，实现波动率套利策略核心逻辑
    """
    # 获取历史价格数据
    prices = data.history(
        context.asset, 
        'price', 
        bar_count=context.vol_period, 
        frequency='1d'
    )
    
    # 计算历史波动率 (HV)
    hv = np.std(prices) * np.sqrt(252)  # 年化波动率
    
    # 获取隐含波动率 (IV) - 实际实现需要连接期权数据源
    # 这里使用模拟值作为示例
    iv = hv * 1.1  # 模拟IV比HV高10%
    
    # 当前持仓
    position = context.portfolio.positions[context.asset].amount
    
    # 交易信号逻辑
    if iv > hv * context.multiplier:
        # 隐含波动率相对溢价过高，卖出波动率
        if position >= 0:  # 无持仓或多头时开仓
            target_shares = int(context.portfolio.portfolio_value * context.max_allocation / data.current(context.asset, 'price'))
            order(context.asset, -target_shares)  # 卖出
    elif iv < hv / context.multiplier:
        # 隐含波动率相对折价过低，买入波动率
        if position <= 0:  # 无持仓或空头时开仓
            target_shares = int(context.portfolio.portfolio_value * context.max_allocation / data.current(context.asset, 'price'))
            order(context.asset, target_shares)  # 买入
    
    # 波动率偏差回归至阈值内时平仓
    if position != 0 and (iv <= hv * context.multiplier and iv >= hv / context.multiplier):
        order(context.asset, -position)  # 平仓
    
    # Vega对冲 (简化示例)
    # 实际实现需要计算组合Vega并调整期权头寸
    # 由于缺少期权数据，暂时无法实现Vega中性
    # 实际应用中需要连接期权数据源并管理期权头寸
    # if context.vega_neutral:
    #     pass
    
    # 记录数据（可选）
    record(
        price=data.current(context.asset, 'price'),
        historical_volatility=hv,
        implied_volatility=iv
    )